최근(한참 된 것 같지만) 데이터가 미래라는 말을 많이 한다.
많은 대기업들은 앞다투어 데이터 관련 조직을 신설하고,
또 기존 데이터 조직의 위상을 격상시키면서 데이터의 중요성을 강조한다.
데이터를 보면 고객이 보이고, 미래가 보인다고 얘기한다.
사실 많은 데이터들은 쓸모없거나 단순한 패턴을 가진 데이터들이 많다.
그래서, 실제로 데이터를 분석해 어디에 쓸려고 해도 부족한 것이 한둘이 아니다.
신용카드 정보, 이동정보, 주문정보, 가전사용정보, 에너지 사용정보를 분석해서
고객을 알아보려고 하고, 고객의 의도를 파악했다고 얘기하기도 한다.
정말 그럴까?
데이터가 사람의 의도를 다 말하는 것은 아니다.
신용카드로 샤넬백을 일시불로 샀다면, 자산이 얼마인지 추정할 수 있는가?
그 사람이 타고 있는 차가 어떤 주유소에서 기름을 넣는지 알게 된다고,
그 주유소에서 그 사람에게만 줄 수 있는 할인을 차별적으로 할 수 있을까?
단순하게 가전을 몇번 사용했다고 그 가전을 사용하는 사람이 누구인지 알 수 있나?
이런 과정에서,
모두 정확히 예측하는 것이 어렵다고 하고, 쓸모있는 데이터가 없다고 한다.
만약 그렇다면 우리는 어디에 집중해야 하고,
어떻게 데이터를 활용하면 제대로된 방향을 갖고 고객을 위한, 회사를 위한 성장에 도움을 줄 수 있는 데이터를 확보할 수 있을까?
이건 회사, 고객만의 문제가 아니라, 당장 개인의 문제이기도 하다.
뭔가를 얻기 위해 동의하는 개인정보제공에 대해서 아무런 경계심없이 지금은 다 공개한다.
지금은 개인정보를 공개하고 제공하는 것이 꺼리낌이 없는 수준이긴 하나,
조금은 더 내 정보 공개로 인한 광고성 전화, 스팸 등을 차단할 수 있는 방법은 필요한 것 같다.
난, 그 해답을 우선 데이터의 융합과 데이터 생산자의 집단화에서 찾아보는 걸 생각했다.
데이터 융합
데이터의 융합이란,
여러 영역에서 발생된 데이터를 결합하여 새로운 의미와 의도를 찾아내는 것의 의미한다.
가령, 신용카드를 소유한 사용자가 신용카드를 쓴 내역과 은행의 거래 내역, 자동차 리스 정보를 통해 이 사람의 구매력과 주로 활동하는 지역, 선호도를 알아낸다.
그 후 이 정보를 토대로,
① 그 사람의 현재 여유 자금을 파악하여,
② 활동하는 지역과 활동 시간에 맞게
③ 관심 제품에 대한 광고를 노출한다.
④ 아마 광고는 그 사람이 실제 일상에서 그 제품을 쓰는 장면을 인공지능을 통해 제작하여,
실제와 같은 현실감과 몰입감을 주도록 한다.
조금 더 있어야 하는 미래이긴 하지만, 지금 당장에도 만들어 낼 수 있는 장면이다.
이렇듯 한 기업에서 수집한 고객의 데이터로 한계가 있었던 영역을,
데이터를 융합하므로써 점점 고객의 삶을 더 엿보는 쪽으로 다가갈 수 있다.
물론 고객은 더 민감해 하고 싫어하겠지만, 데이터를 오픈하는 것은 이미 현실화되었다.
이렇게 하기 위해, 각 기업 간의 파트너십은 필수가 되었다.
좋은 데이터를 서로 교환하고, 좋은 아이템으로 새로운 비즈니스를 해 나가는 것,
디지털 트랜스포메이션 시대에 기업에 제일 바라는 일 중에 하나일 것이다.
중요한 건,
고객과 기업 모두가 다 이익을 가져갈 수 있는 길을 찾아야 한다는 것이다.
지금의 데이터 소유권은 기업이 소유하고 있다고 하는게 맞을 것 같다.
금융권의 경우, 마이데이터 사업으로 데이터의 주권이 개인에게 주어졌다고 하지만,
대부분의 기업에서는 고객의 데이터를 기업이 소유하고 있고,
이를 고객을 위해 쓰는 것보다 기업의 2차, 3차 마케팅에 사용하고 있다.
고객이 만들어 낸 데이터,
이제는 고객들에게 이익이 될 수 있는 방향을 만들어 주는 회사가 아마 앞으로 더 각광을 받을 것이다.
P2E, W2E와 같은 게임, 광고가 아니더라도, 일상에서 만들어낸 데이터로 먹고 사는 기업들은,
고객에게 감사함을 표시하고 되돌려 줄 수 있는 방법을 만들어,
데이터 프로수머인 고객과의 상생을 더 고민하면 고객의 충성도는 분명 더 높아질 것이다.
데이터 생산자의 집단화
집단, 그룹의 속성
두번째로 중요하게 생각하는 것은, 데이터 생산자의 집단화이다.
표현이 뭔가 어색하고 어려워 보일 수 있지만 좀 더 쉽게 설명하자면 이런 의미다.
데이터를 만들어내는 고객들을 데이터의 생산자라고 하자.
그 데이터의 생산자가 만들어낸 데이터는 신용카드와 같은 개인 소유의 데이터도 있지만,
가전이나 공공시설, 자동차와 같은 공동의 데이터일 수 있다.
특히, 집안에서 생산되는 데이터는 나만 만들어내는 것이 아니라,
나의 가족이 공동으로 만들어 내는 데이터로 그 의미가 더 크다.
예전부터 마케팅에서는 STP라는 마케팅 전략을 세운다.
Segmentation(고객 세분화), Targetting(고객 목표 설정), Positioning(어떤 Level로 포진)
그런데, 너무 고객을 쪼개고 나니, 쪼갠 고객에 대한 데이터만으로 할 수 있는 것은,
개인적인 성향에 맞는 상품 추천과 광고들이다.
개인 맞춤형 상품, 광고 등이 대세인 것은 맞다. 그리고, 고객들은 더 개인화된 서비스를 원하긴 한다.
개인화된 서비스는 그대로의 존재만으로도 가치가 있고 더 정밀해져야 하는 것은 맞다.
하지만, 너무나 개인화된 서비스로 개인들은 피로를 호소한다.
구글의 AdSense(애드센스) 광고로 인해 기사를 보는 건지, 광고를 보는 건지 모를 정도로,
광고의 이불 속에 덮혀있는 작은 강아지를 보는 듯하다.
앞서 잠시 언급한 공동의 데이터 개념에 대해서 다시 한번 더 정리해 보도록 하겠다.
개인이 활동하면서 만들어낸 데이터를 담는 곳은,
신용카드회사, 스마트폰, 병원, 항공사, 금융회사 등일 것이다.
아마 개인을 대상으로 하는 사업들은 개인을 반드시 식별하여 그 개인이 만들어낸 데이터로,
지속적인 사업을 이어가고 고객관계를 유지해 나간다.
하지만,
자동차회사, 가전/전자회사, 부동산, 호텔, 식당 등은 개인이 만들어낸 데이터로 사업을 하는 곳일까?
다시 얘기하면,
소유자인 개인만을 대상으로 마케팅하고, 소유자가 만들어낸 데이터만을 신뢰해야 하는 회사일까?
개인이 아닌 집단, 그룹, 패밀리
최소한 자동차회사, 가전회사, 부동산, 호텔, 식당, 배달전문점 등의 회사는,
개인이 아닌 개인이 모이는 그룹, 즉 패밀리의 데이터에 집중해야 한다고 생각한다.
예를 들어보면,
가전회사에서는 최근 가전을 모두 와이파이로 연결하여 가전을 사용하면 데이터를 수집한다.
그리고, 앱을 통해 가전을 제어하면 그 데이터도 모두 수집한다.
하나의 앱으로 다른 사람이 사용을 하더라도 같은 사람으로 인식한다.
가전은 집안에 있는 모든 사람이 사용하면서 만들어 낸 데이터이기 때문에,
그 개인의 문제가 아닌 패밀리가 그 데이터의 소유자, 주체가 되는 것이다.
그렇게 된다면, 가족 자체의 패턴이 나오고, 앞으로 더 많은 생활에 대한 예측이 가능해 진다.
가족이 몇명인지, 어떤 패턴인지, 어떤 브랜드를 좋아하는지를 파악해 이를 이용해 낼 수 있다.
자동차를 예를 들어보면,
자동차는 개인의 소유이긴 하지만, 여러 사람이 같이 이동할 수 있는 수단이다.
한번은 한명, 한번은 여러명, 어떨때는 출퇴근, 어떨 때는 여행이다.
이건 개인의 문제가 아닌, 가족의 형태를 보면서 접근해야 하는 대상이다.
여행을 갈 때나 외식을 할 때,
네비게이션에 기록된 정보를 파악해, 좋아하는 여행지와 식당 등의 취향을 통해,
그 가족 전체의 페르소나를 정의하고, 이에 맞게 융합된 서비스로 확장한다면,
이 정보만으로 많은 사업을 엮어 낼 수 있을 것이다.
그걸 가장 잘 정의하고 구심점을 잡을 수 있는 회사가 가전회사다.
가장 많이 사용하는 서비스 중에 하나인 배달의 민족을 예를 들어보면 더 재밌을 것 같다.
분명 가족 구성원 중에 한명이 주문을 할 것이다.
돌아가면서 할 수도 있고, 매번 한명이 할 수도 있고...
배달이 되는 같은 주소지라면, 같은 가족이라고 정의할 수 있을 것이다.
배달의 민족에서 주문한 음식과 비용 규모, 빈도를 보면 가족이 보인다.
1명인지, 3명인지 정도는 파악할 수 있는 데이터가 만들어진다.
이 정도의 데이터만으로도 충분히 다른 기업들과 거래할 수 있는 데이터가 만들어진다.
이 사람들이 실제로 찾는 식당에서의 신용카드 정보, 자주 찾는 맛집과 주문하는 음식과의 상관관계를 안다면 가전회사나 병원, 헬쓰장까지 엄청난 주변 협력체가 기다리고 있는 것이다.
이런 주제로 글을 쓰다보면, 한없이 길어질 것 같아 여기서 글은 멈추지만,
엮어나가기 위한 상상의 즐거움은 끝이 없다.
1인 가족이 늘고, 가족도 독립을 하면서 쪼개지는 것이 사회현상인 것은 분명하다.
하지만, 분리되기 전의 가족, 독립한 가족도 개인이 아닌 그룹으로 본다면,
집 안에서의 개인은 일단 무조건 가족의 구성이다. 1인 가족의 1인 구성원이라도...
나는 개인은 집 안팎의 페르소나가 다를 수 있다고 생각한다.
샤넬을 사서 들고 다닌다고 짜장면을 안먹는 건 아니다.
반드시 사람들은 2개 이상의 페르소나가 있고, 하나로 정의할 수 없는 무언가가 있다.
그걸 알아내기 위해 노력하는 것보다 집안에 있는 그룹으로 정의하고,
이를 분석해 나가는 것이 오히려 더 빠른 접근법이고 변동성을 줄이는 길이 아닐까 생각한다.
다시 한번 정리하자면,
개인화된 서비스는 모두가 하는 접근 방법이다.
이제는 그룹화되어있는 가족, 모임, 학교 등의 데이터를 기반으로,
새롭게 각 그룹의 페르소나(Gersona라고 난 이름 지었다.)를 정리하고,
이를 통해 데이터를 새롭게 바라 보고 엮어 나가는 것도 신선한 접근방법이라 생각한다.